【摘要】：針對微分進(jìn)化算法(DE)易陷入局部最優(yōu)解、進(jìn)化后期收斂速度慢、求解精度低等缺點,結(jié)合DE/rand/1和DE/best/1兩種變異模式分別具有全局探索能力和局部開發(fā)能力的優(yōu)點,引入精英存檔策略和控制參數(shù)自適應(yīng)策略,提出一種雙變異模式協(xié)同自適應(yīng)微分進(jìn)化(DMCSa DE)算法.15個典型benchmark測試函數(shù)的實驗結(jié)果表明,DMCSa DE能夠有效提高算法的全局探索能力和局部開發(fā)能力,避免早熟收斂,大大提高算法的收斂性能和魯棒性,同時,精英種群的大小對DMCSa DE的優(yōu)化性能具有明顯的影響.
[Abstract]:The differential evolution algorithm (DE) is easy to fall into local optimal solution, slow convergence speed and low precision in the late stage of evolution. Combined with the advantages of DE/rand/1 and DE/best/1 mutation mode, they have the advantages of global exploration ability and local development ability, respectively. Introducing elite archiving strategy and adaptive control parameter strategy, A co-adaptive differential evolution (DMCSa DE) algorithm with two mutation modes is proposed. The experimental results of 15 typical benchmark test functions show that, DMCSa DE can effectively improve the global exploration ability and local development ability of the algorithm and avoid premature convergence. The convergence performance and robustness of the algorithm are greatly improved. At the same time, the size of elite population has a significant impact on the optimization performance of DMCSa DE.
【作者單位】： 四川大學(xué)空天科學(xué)與工程學(xué)院;四川大學(xué)國家空管自動化系統(tǒng)技術(shù)重點實驗室;上海電器科學(xué)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(71573184) 民航科技項目(20150228)
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2268783